• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.236-242
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• 2008

본 논문은 회전형 역 진자 시스템(Rotary Inverted Pendulum System : RIPS)에 대한 계층적 공정 경쟁 기반 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithms : HFCGA) 기반 최적 퍼지 제어기 설계를 제안한다. 회전형 역 진자 시스템의 제어를 위해 퍼지제어기를 사용하였으며, 이때 퍼지제어기의 규칙은 LQR(Linear Quadratic Regulator) 제어기를 기반으로 하여 설계하였다. 유전자 알고리즘은 전역해를 구할 수 있는 장점이 있어 많은 분야에 성공적으로 적용되고 있지만 조기수렴 문제로 인하여 지역해에 빠질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 병렬유전자 알고리즘이 개발되었으며, HFCGA는 병렬유전자 알고리즘을 개선한 방법 중의 하나이다. 본 논문에서는 퍼지 제어기의 파라미터의 최적화를 위해 계층적 공정 경쟁 기반 유전자 알고리즘을 사용하였다. 시뮬레이션 및 실험을 통하여 LQR 제어기, 기존 단순유전자 알고리즘(SGA)을 이용한 퍼지제어기와 제안된 HFCGA 기반 퍼지제어기의 성능 비교를 통하여 제안된 방법의 우수성을 보인다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.537-542
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• 2014

This paper proposes a control system to keep the balance of a unicycle robot. The robot consists of the disk and wheel, for balancing and driving respectively, and the tile angle is measured and used for balancing by the IMU sensor. A PID controller is designed based on a non-model based algorithm to prove that it is possible to control the unicycle robot without any approximated linear system model such as the sliding mode control algorithm. The PID controller has the advantage that it is simple to design the controller and it does not require an unnecessary complex formula. In this paper, assuming that the pitch and roll axis are dynamically decoupled, each of the two controllers are designed separately. A reaction wheel pendulum method is used for the control of the roll axis, that is, for balancing and an inverted pendulum concept is used for the control of the pitch axis. To confirm the performance of the proposed controllers using MATLAB Simulink, the dynamic equations of the robot are derived.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제34권2호
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• pp.310-317
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• 2010

본 논문은 전형적 비선형 시스템인 셀프 이렉팅 도립진자 시스템의 스윙업과 안정화에 대한 제어 방법을 제안한다. 펜던트 상태의 진자를 PV 제어기를 이용하여 스윙업 시키고, 진자가 적절한 위치에 도달했을 경우 PI형 상태피드백 제어기로 스위칭하여 진자가 넘어지지 않게 유지시키도록 한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 제어기법의 유효성을 확인한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1104-1106
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• 1996

In this paper, a hierarchical fuzzy controller is proposed for the stabilization control of the inverted pendulum system. The design of controller for that system is difficult because of its complicated nonlinear mathematical model with unknown parameters. Conventional fuzzy control strategy based only on dynamics of pendulum made have failed to stabilize. However, proposed control strategies are to swing pendulum from natural stable up equilibrium point to an unstable equilibrium point and are to transport a cart from an arbitrary position toward a center of rail. Thus, the proposed fuzzy stabilization controller have a hierarchical fuzzy inference structure; that is, the lower level is for inference interface for the virtual equilibrium point and the higher level one for the position control of cart according to the firstly inferred virtual equilibrium point.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권6호
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• pp.1579-1589
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• 2013

We provide a step-by-step, easy-to-follow procedure for the method of controlled Lagrangian systems. We apply this procedure to solve the energy shaping problem for four benchmark examples: the inertial wheel pendulum, an inverted pendulum on a cart, the system of ball and beam and the Furuta pendulum.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.365-366
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• 2007

• 한국항행학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.703-708
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• 2012

본 논문은 비선형성이 내재된 모바일 역진자형 로봇 시스템의 제어기 성능을 개선하고, 위치와 속도제어를 위하여 두 개의 다룬 휠로 구동되는 역진자형 타입의 모바일 로봇으로 모델링하였다. 이 시스템은 파라미터의 변화를 실시간으로 체크하고. 제어신호는 여러 상황에서 시스템이 원하는 상태를 유지하도록 변화하게 구성하였고, PI 제어기로 설계하였다. 시스템이 불안정하므로 시스템의 안전성 판별을 통하여 PI 제어기의 게인 값을 설계하였다. 위 실험 결과로서 수동 튜딩 방법 보다 터 좋은 적절한 방법의 성능을 얻을 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.888-894
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• 2005

In this paper, experimental studies of balancing a pendulum mounted on a wheeled drive mobile robot and its position control are presented. Main PID controllers are compensated by a neural network. Neural network learning algorithm is embedded on a DSP board and neural network controls the angle of the pendulum and the position of the mobile robot along with PID controllers. Uncertainties in system dynamics are compensated by a neural network in on-line fashion. Experimental results show that the performance of balancing of the pendulum and position tracking of the mobile robot is good.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1474-1479
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• 2004

In this paper, the design of the network system using the CAN and the analysis of effects of time delay in the system are presented. A conventional implementation technique induces many problems because of the amount and complexity of wiring and maintenance problems. The network system reduces these problems, but it cause another problem; time delay. Time delay in a sampling time does not have much effects on the system, but time delay over the sampling time changes the control frequency and ended up makes the system unstable. It is verified that time delay between each parts has different effects on the entire system. The results from this paper will be a base for studying algorithms to reduce effects of time delay in the system using the CAN.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.348-353
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• 2003

This paper considers the optimal control problem in real-time control systems with random time-delays. It proposes an algorithm which uses the linear quadratic (LQ) control method and a dedicated technique to compensate for the time-delay effects. Since it is assumed that the time-delays are unknown but the probability distribution of the delays are known a priori, the algorithm considers the mean value of the time-delays as a nominal value for random delay compensation. An example is given to show the performance of the proposed algorithm, where an inverted pendulum system is controlled over a controller-area network (CAN). Simulation results show that the proposed algorithm provides good performance results. It is shown that our algorithm is comparable to existing algorithms in both computation cost and performance.